Na Massachusetts Institute of Technology (MIT) powstał system sztucznej inteligencji (SI), który wykrywa czerniaka. System analizuje zdjęcia skóry pacjenta i wskazuje na podejrzane zmiany, dzięki czemu specjalista łatwiej może postawić diagnozę. Czerniak to niebezpieczny nowotwór odpowiedzialny za 70% przypadków zgonów z powodu nowotworów skóry. Od lat lekarze polegają na własnym wzroku i doświadczeniu, wyszukując podejrzane zmiany. Dzięki pomocy SI diagnoza ma być szybsza i skuteczniejsza.

MIT

Szybkie wykrycie podejrzanych zmian pigmentacji skóry nie jest proste. Łatwo też, przy nowotworze na wczesnym etapie, pominąć którąś ze zmian. Podejrzane zmiany są następnie poddawane biopsji i badane.

Naukowcy z MIT wykorzystali technikę głębokich konwolucyjnych sieci neutronowych (DCNN) i zaprzęgnęli ją do analizy obrazów wykonywanych za pomocą zwykłych aparatów cyfrowych, takich jak te obecne w telefonach komórkowych.

Luis L. Soenksen, ekspert z Artificial Intelligence and Healthcare na MIT mówi, że dzięki temu możliwe jest szybkie i efektywne wykrywanie czerniaka na wczesnym etapie rozwoju. Wczesne wykrycie podejrzanych zmian może ocalić życie. Jednak obecnie systemy opieki zdrowotnej nie mają dostępu do systemu pozwalającego na badania przesiewowe skóry, stwierdza ekspert. Na łamach Science Translational Medicine wyjaśnia on w jaki sposób działa nowy system.

Sztuczną inteligencję do wykrywania czerniaka trenowano za pomocą 20 388 zdjęć od 133 pacjentów madryckiego Hospital Hospital Gregorio Marañón oraz na publicznie dostępnych fotografiach. Zdjęcia były wykonana za pomocą różnych, łatwo dostępnych aparatów cyfrowych. Z twórcami systemu współpracowali też dermatolodzy, który klasyfikowali podejrzane zmiany tradycyjną metodą. Okazało się, że system z 90,3-procentową skutecznością odróżnia podejrzane zmiany skórne od zmian, które nie są problematyczne.

Nasze badania wskazują, że system wykorzystujący system komputerowego widzenia oraz głębokie sieci neuronowe osiąga podobną skuteczność, co doświadczony dermatolog. Mamy nadzieję, że nasze badania pomogą w lepszej diagnostyce w punktach podstawowej opieki zdrowotnej, mówi Soenksen.

 

 

Źródło: MIT
0 0 votes
Article Rating